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RadarAI· X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)·· 2 天前AI 评分55

ByteAsk 用上下文引擎将 C/C++ 修复 token 减少 78%

ByteAsk 减少 78% token 修复 C++ bug

AI 导读

ByteAsk 的 C/C++ 编码智能体通过上下文引擎在模型读取代码前定位修改位置,把每次运行的 token 从 1,795K 降至 395K,减少 78%,修复 bug 数量不变,成本降低 68.1%。在冷门项目和难题上节省约 80%。该工具此前已发布,主打多 SWE-bench(C/C++)SOTA、比 cc/codex 少 60% token,提供免费方案并开源。

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Rohan Paul· @rohanpaul_ai · X·2026-11-11 03:50· 1 小时前AI 评分43

AI 导读

ByteAsk 的 C/C++ 编码智能体通过上下文引擎在模型读取前定位修改位置,将每次运行的 token 从 1,795K 降至 395K,减少 78%,修复 bug 数量不变且成本降低 68.1%。在冷门项目和难题上节省约 80%。该工具此前已发布,主打多 SWE-bench(C/C++)SOTA、比 cc/codex 少 60% token,提供免费方案并开源。

正文 · 原文

又一个降低 token 成本的出色发布。

你付钱让 AI 智能体修复 C++ 的大部分开销,都花在修复之前寻找代码上。

@ByteAsk 减少了 78% 的 token,修复的 bug 数量完全相同,成本降低 68.1%。

ByteAsk 是一个 C 和 C++ 编码智能体,它会在 AI 模型开始读取之前找到修复应归属的位置。在模型开始之前,ByteAsk 的上下文引擎会按照构建过程所看到的方式读取代码,并标记出修改应归属的位置。

它还会标记需要同样修改的同类位置,智能体仅针对覆盖这些位置的测试来检查其补丁。

这种前置映射将每次运行的汇总 token 从 1,795K 降至 395K,在冷门项目和难题上节省约 80%。

引用Anirudha (YC F26)@4n1rudh4

隆重推出 @ByteAsk

你的 AI C++ 工程师,以及一群这样的工程师

在多 SWE bench(C/C++)上达到 SOTA
相比 cc/codex 减少 60% token
使用原生 C/C++ 工具自动调试/性能/优化/测试

免费方案。开源。
github.com/ByteAsk/cli

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来源:RadarAI · aihot.news